측정의 수준과 척도에 대한 설명

<측정의 수준과 척도에 관한 설명>

제목 : 측정의 수준과 척도에 대한 설명

1. 측정 수준
2. 측정의 척도
3. 소결

 

 

1. 측정 수준

측정의 수준과 척도는 데이터 수집 및 분석에서 중요한 개념으로서, 이들은 데이터가 어떻게 수집되고 분석되는지 이해하고 설명하는 데 사용됩니다.  먼저 측정의 수준의 정의와 종류에 대해 알아보겠습니다.

 

(1) 측정의 수준의 정의

측정의 수준(Levels of Measurement)은 데이터를 어떻게 측정하고 분류하는지를 나타내는 개념으로 이것은 통계적 분석 및 해석에 영향을 미치며, 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 선택되어 사용되어 집니다.

 

(2) 측정 수준의 종류 및 예시

측정의 수준은 통계적 분석 및 해석에 영향을 미치며, 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 선택되어지는 지는 바, 측정 수준의 종류에는 명목수준, 서열수준, 간격수준, 비율수준이 있습니다.

명목 수준 (Nominal Level) 의 데이터는 범주 또는 카테고리를 나타내는 개념으로, 각 범주는 서로 구분되며, 범주 간에 어떠한 순서나 계층 구조가 없습니다. 명목 수준의 예로는 성별(남성, 여성), 눈색깔(파란색, 노란색, 빨간색), 동물종류(개, 고양이, 새) 등이 있습니다.

서열 수준  (Ordinal Level) 의 데이터는 범주를 순서 또는 순위로 나타내는 개념으로 각 범주는 서로 비교 가능하며, 상대적인 순서 또는 순위를 가집니다. 그러나 간격 또는 비율에 대한 정보는 제공되지 않는 특성이 있습니다. 서열 수준의 예로는 학업 성적(우수, 우, 중, 하, 최하), 만족도(매우 낮음, 낮음, 보통, 높음, 매우 높음) 등이 있습니다.

간격 수준 (Interval Level) 의 데이터는 순서와 간격 또는 차이를 나타내는 개념으로, 데이터 간의 상대적 크기와 순서를 나타내지만, 절대적인 제로 포인트가 없으므로 비율을 계산할 수 없습니다. 예를 들면, 온도(섭씨 온도, 화씨 온도), 시간 (24시간제 시간), 지수 점수 등이 있습니다.

비율 수준  (Ratio Level) 의 데이터는 순서, 간격, 비율 및 절대적인 제로 포인트를 가지는데, 간격과 비율에 대한 정보가 모두 제공되며, 데이터 간의 상대적 크기, 순서, 비율 및 절대적인 양을 나타냅니다. 비율수준의 예로는 무게(킬로그램), 키(미터), 소득(달러) 등이 있습니다.

각 측정 수준은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 선택되어지는데, 잘못된 측정 수준을 선택하면 데이터 분석 및 해석의 정확성에 영향을 미칠 수 있어, 연구자는 데이터를 수집하고 분류할 때 측정의 수준을 신중하게 고려해야 합니다.

 

2. 측정의 척도

(1) 정의

측정의 척도(Scaling)는 데이터를 어떻게 측정하고 평가하는지를 나타내는 개념으로 측정의 척도도 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 선택됩니다. 또한 데이터 특성에 따라 올바르게 측정되어야 정확하고 유효한 결과를 얻을 수 있습니다.

 

(2) 측정의 척도 종류 및 예시

측정의 척도 종류와 예시는 아래와 같습니다.

명목 척도 (Nominal Scale) 는 데이터를 범주 또는 카테고리로 분류하는 데 사용되는데, 범주 간의 순서나 순위는 의미가 없으며, 각 범주는 서로 구분됩니다. 명목 척도의 예로는 성별(남성, 여성), 혈액형(A형, B형, AB형, O형) 등이 있습니다.

서열 척도  (Ordinal Scale) 는 데이터를 순서 또는 순위로 나타내는 데 사용되는데, 각 데이터 포인트는 다른 데이터 포인트보다 높거나 낮은 순위를 갖지만, 간격이나 비율에 대한 정보는 포함되지 않습니다. 서열 척도의 예시는 교육 수준(고졸, 대학 졸업, 석사, 박사), 만족도 평가 (매우 낮음, 낮음, 보통, 높음, 매우 높음) 등이 있습니다.

간격 척도  (Interval Scale) 는 데이터를 순서와 함께 간격 또는 차이를 나타내는 데 사용되는데

간격은 의미가 있으며, 데이터 포인트 간의 상대적 크기와 순서를 나타내지만, 절대적인 제로 포인트는 없습니다. 따라서 비율을 계산할 수 없습니다.

간격 척도의 예로는 섭씨 온도, IQ 점수, 나이 등이 있습니다.

비율 척도 (Ratio Scale) 는 데이터를 순서, 간격 및 절대적인 제로 포인트를 가지는 값으로 나타내는 데 사용되는데, 간격과 비율의 의미가 있으며, 데이터 포인트 간의 상대적 크기, 순서, 비율 및 절대적인 양을 나타냅니다. 비율 척도의 예로는 무게(킬로그램), 키(미터), 소득(달러) 등이 있습니다.

 

(3) 척도 측정의 고려사항

첫째, 측정 도구나 방법의 신뢰성을 평가하고 최대한 높이는 노력을 기울여야 합니다. 신뢰성이 낮을 경우 결과가 불안정하게 나타날 수 있습니다. 그리고측정이 실제로 측정하려는 현상을 정확하게 반영하는지 확인하는데 유효성을 고려해야 합니다. 유효하지 않은 측정은 정확하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.

둘째, 충분한 표본 크기를 사용하여 통계적 추론이 가능하도록 해야 합니다. 작은 표본은 통계적 유의성을 결정하는 데 한계를 가질 수 있습니다. 그리고 모집단이 다양한 하위 그룹으로 나뉘는 경우, 척도 측정에서 이를 반영하고 하위 그룹 간의 차이를 검토해야 합니다.

셋째, 환경 요인 고려하여 측정 환경, 조사자의 영향, 테스트 시간 및 장소 등 외부 요인을 고려해야 합니다.

넷째, 데이터 수집을 표준화하고 프로토콜을 개발하여 데이터 수집의 일관성을 유지해야 합니다. 그리고 측정된 데이터를 처리하고 분석할 때 적절한 통계 및 분석 기법을 사용해야 합니다. 데이터의 형태에 따라 다른 분석 방법이 필요할 수 있습니다.

다섯째, 연구 목적과 질문에 대한 부합성과 윤리적 고려하여 측정된 데이터가 연구 목적과 질문에 부합하는지 확인해야 합니다. 데이터 수집이 연구 목표와 일치하지 않으면 결과의 해석이 어려울 수 있습니다.

또한 데이터 수집과 측정 과정에서 윤리적 원칙을 준수해야 하며, 인간 또는 동물 대상 연구의 경우 관련 규정을 준수해야 합니다.

마지막으로 측정 작업에 사용 가능한 자원과 시간 제약을 고려하고 이러한 제약 사항에 맞게 계획을 세워야 합니다.

3. 소결

측정의 수준은 통계적 분석 및 해석에 영향을 미치며, 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 선택되어지는 지는 바, 측정 수준의 종류에는 명목수준, 서열수준, 간격수준, 비율수준이 있습니다.

그리고 측정의 척도(Scaling)는 데이터를 어떻게 측정하고 평가하는지를 나타내는 개념으로 측정의 척도도 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 선택됩니다. 또한 데이터 특성에 따라 올바르게 측정되어야 정확하고 유효한 결과를 얻을 수 있습니다. 데이터 수집을 표준화하고 프로토콜을 개발하여 데이터 수집의 일관성을 유지해야 하며, 측정 도구나 방법의 신뢰성을 평가하고 최대한 높이는 노력을 기울여야 할 것입니다.